# @Time : 2021/6/19 15:25
# @Author : Li Kunlun
# @Description : Regression回归

import torch
import torch.nn.functional as F  # 激励函数都在这
import matplotlib.pyplot as plt
from torch.autograd import Variable

# 1、建立数据集
torch.manual_seed(1)  # reproducible
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)  # x data (tensor), shape=(100, 1)
# torch.rand(x.size())是一个噪音
y = x.pow(2) + 0.2 * torch.rand(x.size())  # noisy y data (tensor), shape=(100, 1)


# torch can only train on Variable, so convert them to Variable
# 下面散点图仅仅用来显示散点图的形状
# x, y = Variable(x), Variable(y)
# plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
# plt.show()

# 2、建立神经网络
class Net(torch.nn.Module):  # 继承 torch 的 Module
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()
        """
        1、定义每层用什么样的形式
        2、n_feature：每个输入样本的大小；n_hidden：每个输出样本的大小
        """
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)  # hidden layer（隐藏层线性输出）
        self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)  # output layer

    def forward(self, x):  # 这同时也是 Module 中的 forward 功能
        # 正向传播输入值, 神经网络分析出输出值
        x = F.relu(self.hidden(x))  # activation function for hidden layer（激励函数(隐藏层的线性值)）
        x = self.predict(x)  # linear output
        return x


"""
n_feature=1 表示x值，n_hidden表示神经元有10个，n_output表示输出的y值
"""
net = Net(n_feature=1, n_hidden=10, n_output=1)  # define the network
# Net(
#   (hidden): Linear(in_features=1, out_features=10, bias=True)
#   (predict): Linear(in_features=10, out_features=1, bias=True)
# )
print(net)  # net architecture（net 的结构）

# 3、训练（优化）网络
# net.parameters()表示传入net的所有参数，lr表示学习率
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.2)
loss_func = torch.nn.MSELoss()  # this is for regression mean squared loss（预测值和真实值的误差计算公式 (均方差)）

# 打开交互模式（动态显示图片）
plt.ion()  # something about plotting

# 3.1、训练的步数
for t in range(200):
    prediction = net(x)  # input x and predict based on x（喂给 net 训练数据 x, 输出预测值）

    loss = loss_func(prediction, y)  # must be (1. nn output, 2. target)（计算两者的误差，注意预测值在前）

    # 清空上一步的残余更新参数值，梯度首先降为0，因为梯度会保留在optimizer中，故有下面的置0操作
    optimizer.zero_grad()  # clear gradients for next train
    loss.backward()  # backpropagation, compute gradients（误差反向传播, 计算参数更新值）
    # 以学习效率0.2来优化梯度
    optimizer.step()  # apply gradients （将参数更新值施加到 net 的 parameters 上）

    # 3.2、可视化训练过程每学习5步就开始打印
    if t % 5 == 0:
        # plot and show learning process
        plt.cla()  # 清除当前的Axes对象
        # 图上显示原始数据
        plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
        # 现在神经网络学习程度
        plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)
        # 神经网络学习后的误差值
        plt.text(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % loss.data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color': 'red'})
        plt.pause(0.1)

#  关闭交互模式
plt.ioff()
plt.show()
